Ja, zum Beispiel im Einzelhandel: Ein Möbelhaus nutzt Spatial Computing, um Kunden eine virtuelle Raumplanung anzubieten. Kunden tragen ein AR-Headset oder nutzen eine App, mit der sie Möbelstücke digital in ihrem eigenen Wohnzimmer platzieren können. So sehen sie in Echtzeit, wie das Sofa oder der Tisch im Raum wirken, wie viel Platz es einnimmt und ob die Farben passen. Das erhöht die Kaufentscheidungssicherheit und reduziert Rücksendungen. Gleichzeitig kann das Unternehmen individuelle Beratung und zusätzliche Angebote digital integrieren – ein echtes Plus für Kundenerlebnis und Umsatz.

Trotz großer Potenziale gibt es einige Hürden: Die Technologie steckt teilweise noch in den Kinderschuhen, Geräte sind oft teuer oder unhandlich, und die Entwicklung von passenden Inhalten erfordert spezialisiertes Know-how. Außerdem müssen Datenschutz und Nutzerakzeptanz beachtet werden, da Spatial Computing persönliche und räumliche Daten verarbeitet. Unternehmen sollten deshalb mit kleinen Pilotprojekten starten, um Einsatzmöglichkeiten zu testen, bevor sie größere Investitionen tätigen.

Unternehmen können durch Spatial Computing ihre Kundenansprache, Produktentwicklung und interne Zusammenarbeit auf ein neues Level heben. Zum Beispiel lassen sich Produkte virtuell und dreidimensional präsentieren, ohne dass Kunden ein physisches Exemplar benötigen. Im Bereich Training und Weiterbildung ermöglichen immersive Simulationen realitätsnahe Lernumgebungen. Zudem erlauben virtuelle Arbeitsräume eine kollaborative Zusammenarbeit über Standorte hinweg. Spatial Computing fördert so Innovation, Effizienz und Kundenbindung – etwa durch beeindruckende, interaktive Erlebnisse.

Spatial Computing wird heute vor allem durch spezielle Headsets und Brillen realisiert, etwa das Apple Vision Pro, Meta Quest 3 oder Microsoft HoloLens. Diese Geräte sind mit Sensoren ausgestattet, die die Umgebung scannen, Bewegungen und Gesten erfassen und virtuelle Inhalte präzise im Raum platzieren können. Zusätzlich ermöglichen moderne Smartphones und Tablets mit AR-Funktionen, wie Apples ARKit oder Googles ARCore, ebenfalls erste Spatial-Computing-Erlebnisse. In naher Zukunft könnten auch smarte Brillen, die leichter und unauffälliger sind, den Zugang zu Spatial Computing stark verbreiten.

Spatial Computing bezeichnet die Technologie und die Methoden, mit denen digitale Inhalte räumlich in die reale Umgebung eingebettet und interaktiv genutzt werden können. Dabei verschmelzen physische und digitale Welten durch Geräte wie Augmented Reality (AR)-Brillen, Virtual Reality (VR)-Headsets oder Mixed Reality (MR)-Systeme. Anders als klassische Bildschirme ermöglichen Spatial-Computing-Systeme natürliche Interaktionen mit digitalen Objekten, die im realen Raum verankert sind. Typische Technologien sind 3D-Mapping, Eye-Tracking, Gestenerkennung und Künstliche Intelligenz (KI).

Im deutschsprachigen Raum (Deutschland, Österreich, Schweiz) bietet Programmatic Advertising besondere Chancen durch starke Medienpartnerschaften und regionale Präzision:

• Zugang zu Premium-Inventaren von großen Medienhäusern wie Axel Springer, ORF, CH Media oder Blick
• Regionale Targeting-Möglichkeiten bis auf Postleitzahlenebene dank IP- oder GPS-Daten
• Anbindung an lokale Netzwerke wie Austria WebAd oder Swiss Marketplace Group
• Wachsende Nutzung neuer Formate wie Connected TV oder DOOH – besonders in urbanen Räumen.

Diese Faktoren machen Programmatic Advertising im DACH-Raum zu einem wirkungsvollen Instrument für zielgerichtete, messbare Kampagnen mit hoher Relevanz.

Programmatic Advertising ist plattform- und kanalübergreifend möglich – das macht es besonders vielseitig:

• Websites und Apps: Klassische Display-Banner und native Ads
• Connected TV (CTV): Bewegtbildwerbung auf Streaming-Plattformen wie Zattoo oder Joyn
• Digital Out of Home (DOOH): Digitale Werbescreens an Bahnhöfen, Einkaufszentren, Haltestellen etc.
• Audio-Plattformen: Werbung auf Diensten wie Spotify oder Audio Now
  Alle Kanäle lassen sich zentral über sogenannte DSPs (Demand Side Platforms) steuern – das spart Zeit, Ressourcen und sorgt für konsistente Ausspielung.

Programmatic Advertising ist für nahezu alle Unternehmensgrößen und Branchen geeignet – vom lokalen Händler bis zum internationalen Konzern.

• Kleinere Unternehmen profitieren von der Möglichkeit, regional sehr gezielt zu werben und das Budget effizient einzusetzen.
• Größere Marken nutzen programmatische Kampagnen, um skalierbare Reichweite, dynamische Anzeigenformate und kanalübergreifende Kommunikation zu realisieren.

Besonders relevant ist Programmatic Advertising für Unternehmen mit einem klaren Zielgruppenverständnis und dem Wunsch, ihre digitale Werbung datenbasiert zu optimieren.

Beim Programmatic Advertising kommen sowohl First-Party-Daten (z. B. aus dem eigenen CRM oder Website-Tracking) als auch Third-Party-Daten (von externen Datenanbietern) zum Einsatz. Diese Daten helfen dabei, Zielgruppen nach Merkmalen wie Alter, Interessen, Onlineverhalten oder Standort zu segmentieren.

Datenschutz hat dabei oberste Priorität: Seriöse Anbieter achten streng auf die Einhaltung der DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) und bieten transparente Einwilligungs- und Opt-out-Möglichkeiten. Es werden keine personenbezogenen Daten verkauft, sondern anonymisierte Nutzerprofile verwendet.

Klassische Online-Werbung basiert häufig auf festen Buchungen von Werbeflächen über direkte Kontakte zu Medienhäusern oder Plattformen – oft mit pauschalen Preisen und geringen Targeting-Möglichkeiten. Programmatic Advertising hingegen läuft vollautomatisiert und datenbasiert ab: In Echtzeit werden Anzeigen über Auktionsverfahren (Real-Time Bidding) dort ausgespielt, wo sich genau die passende Zielgruppe gerade aufhält – sei es auf einer Website, in einer App oder auf einem Smart TV. Diese Form der Werbung ist flexibler, effizienter und erlaubt eine deutlich präzisere Ansprache.

KI-Tools wie GPT-4, Jasper, Neuroflash oder Writesonic können Unternehmen dabei unterstützen, Inhalte schneller, skalierbarer und gezielter zu erstellen. Dabei sollte jedoch der menschliche Input nicht fehlen – für Qualität, Kontext und Markenidentität. Die Rolle der KI ist es, auf Basis von Nutzerdaten und Suchverhalten Texte zu generieren, die anschließend redaktionell geprüft und angepasst werden. So entsteht hochwertiger Content, der sowohl Nutzer:innen als auch KI-Suchsysteme überzeugt.

Voice Search verändert die Art der Suchanfragen: Sie sind länger, konversationeller und häufig in Frageform gestellt („Wie funktioniert eine Wärmepumpe?“ statt „Wärmepumpe Funktion“). GSO trägt dem Rechnung, indem Inhalte in natürlicher Sprache, mit vollständigen Sätzen und direkter Ansprache aufbereitet werden.

Außerdem helfen strukturierte, kurz gehaltene Antworten – idealerweise unter 30 Sekunden Sprechdauer – den Sprachassistenten, direkt relevante Infos zu liefern.

Da viele generative Suchsysteme Antworten direkt anzeigen, ohne dass Nutzer:innen auf die Website klicken, ist es schwieriger, Erfolge wie bei klassischer SEO über Klickzahlen zu messen. Stattdessen kommen andere KPIs zum Einsatz:

• Anstieg an Sichtbarkeit in Snippets (z. B. via Semrush oder Ahrefs)
• Platzierung in KI-generierten Vorschlägen (über Tools wie SGE Preview oder Bing Webmaster Tools)
• Verweildauer auf relevanten Landingpages
• Steigende Suchanfragen nach Markenbegriffen („Brand Lift“)

Besonders geeignet sind Inhalte, die konkrete Fragen beantworten, leicht strukturierbar sind und einen klaren Informationswert bieten. Dazu gehören: FAQs, How-to-Anleitungen, Produkt­vergleiche, Checklisten, Glossar-Einträge. Die Inhalte sollten möglichst semantisch klar formuliert, gut gegliedert (z. B. in Listen oder kurzen Absätzen) und mit strukturierten Daten (Schema.org) versehen sein.

Klassische SEO (Search Engine Optimization) fokussiert sich auf die Optimierung von Webseiten für organische Suchergebnisse in traditionellen Suchmaschinen wie Google. Das beinhaltet Maßnahmen wie Keyword-Optimierung, Meta-Tags, Backlink-Aufbau und technische Optimierung.

GSO geht einen Schritt weiter: Es berücksichtigt neue Suchformen wie KI-gestützte Suchsysteme (z. B. ChatGPT, Bing Chat, Perplexity oder Google SGE), die Informationen nicht nur indexieren, sondern in Echtzeit generieren. GSO zielt darauf ab, Inhalte so aufzubereiten, dass sie von diesen Systemen verstanden, verarbeitet und in generativen Antworten verwendet werden können.

Beispiel:
Ein klassisch SEO-optimierter Blogartikel zum Thema „gesunder Schlaf“ ist auf Google-Keywords optimiert. Eine GSO-Strategie würde zusätzlich kurze, präzise Antworten für generative Suchsysteme vorbereiten, z.B. in Form von FAQ-Abschnitten oder Listen, die direkt in einer KI-Antwortbox erscheinen könnten.